我们的 技术基座
我们的 技术基座
大模型能力 + 工程化能力的组合拳，支撑多类型 AI 应用落地。
- 大语言模型与多模态覆盖文本、语音与视觉多模态，针对不同任务进行指令微调与对齐。
- Agent 与工具调用面向任务分解、工具编排与长程记忆的 Agent 框架与执行体系。
- 检索与知识库支持结构化/非结构化数据接入、索引构建与检索增强生成（RAG）。
![我们的 [技术基座]{.text-primary}](/images/hero/ai-hero-2.jpg)
工程能力 矩阵
工程能力 矩阵
以工程化方法验证与迭代，确保稳定、可观测、可持续演进。
- MLOps 与评测版本化数据/模型、自动化评测与对比、灰度与回滚策略。
- Prompt 工程与质检Prompt 资产沉淀、A/B 对比、评审与安全检查。
- 私有化与边缘部署兼容多云与本地化部署，满足数据安全与合规要求。
- 数据治理采集、清洗、标注与脱敏全链路治理能力。
- 多端交互体验Web/移动/对话式/嵌入式等形态的一致体验与可访问性。
- 可观测与安全指标监控、日志留痕、权限与审计，闭环问题定位与治理。
从想法到 可用产品 的 3 步
从想法到 可用产品 的 3 步
面向快速验证与稳健上线的端到端方法论。
探索与验证梳理场景与评价指标，构建原型并完成小样本评测。
架构与工程化选型与架构设计，完善数据/模型/服务的工程化与观测体系。
上线与演进渐进上线与灰度，基于指标与反馈持续优化与沉淀资产。
研究与产品 方向
研究与产品 方向
持续探索多条产品与研究路径，面向不同行业与场景孵化应用。
智能面试（AI 面试大师）
结构化面试、能力维度评估与自动成稿，目前为公司旗下产业之一。
- 面试流程编排与追问建议
- 可解释的维度化评分
- 评估报告与留痕
智能文档与知识助手
面向文档理解、检索增强与工作流自动化的研究与原型。
- RAG 与跨文档理解
- 表格/图片混合解析
- 工作流编排与自动化
多模态理解与生成
视觉/语音/文本的联合建模与任务编排。
- OCR 与版面理解
- 语音转写与说话人分离
- 图像/视频生成与编辑
Agent 工具链
面向复杂任务的工具调用、记忆与规划框架。
- 工具路由与组合
- 长程记忆/计划/反思
- 多代理协作
教育与学习辅助
学习路径生成、作业反馈与能力诊断的应用探索。
- 题目生成与讲解
- 个性化学习建议
- 诊断报告与档案
最新 动态与观点
最新 动态与观点
分享我们的研究进展、工程实践与思考。
我们更关注如何把 AI 变成可交付的价值，而不仅是模型的参数规模。
团队观点
Engineering Notes
评测与观测是 AI 应用可靠性的关键，指标与数据闭环能让演进有据可依。
工程实践
Observability
多模态与 Agent 的结合，将为复杂真实场景带来更多可能性。
研究方向
Multimodal & Agents
